AIに病理学の言語を教える

Nature Medicineに掲載された研究では、Microsoft ResearchとPaige（現在はTempusの一部）の研究者らが開発した病理学基盤モデルPRISM2について述べられている。このモデルは、組織画像と実際の病理レポートに由来する言語の両方でトレーニングされており、大規模なテキストデータから学習することを目的としている。テストでは、PRISM2は前立腺がん、乳がん、乳がんリンパ節転移検出のための専門的ながん検出システムと同等以上の性能を示し、各タスク専用のモデルを個別に作成することはなかった。完全なモデル重みはHugging Faceで公開されている。病理学は多くのがん診断の中心であり、現在のAIシステムのほとんどは単一目的である。PRISM2は、プロンプトに応答する単一のモデルを介して、より広範なタスクをサポートする。このモデルは、病理画像とレポート由来の情報を組み合わせ、視覚的所見と診断言語を結びつける数百万の質問応答の例を作成する。視覚的表現に焦点を当てた初期の基盤モデルとは異なり、PRISM2は最初から視覚的パターンと臨床言語を結びつけるものである。